- 鸿蒙HarmonyOS EventHub模块
yj235532
鸿蒙harmonyos鸿蒙开发移动开发harmonyos鸿蒙鸿蒙开发UI组件化
一、引言EventHub模块在HarmonyOS应用开发中扮演着重要角色,它提供了事件中心的功能,包括事件订阅、取消订阅以及触发事件等操作,为应用内的模块间通信提供了有效的机制。二、模块基本信息接口支持版本:首批接口从APIversion9开始支持,后续版本的新增接口采用上角标单独标记起始版本。适用模型:本模块接口仅可在Stage模型下使用。三、导入模块在使用EventHub功能前,需导入相关模块
- 大模型本地部署,拥有属于自己的ChatGpt
小妖同学学AI
chatgpt
ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球,在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率,但是其使用有一定的门槛,让我们大多数人都望而却步,今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤,让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具,可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型,无需持续依赖云服务,既保护了数据隐私,又能减少网
- 事件循环(Event Loop)机制对比:Node.js vs 浏览器
1.共同点:基本事件循环模型两者都基于"任务队列+循环处理"的机制:主线程执行同步代码。异步任务(如I/O、定时器)完成后,回调函数被放入任务队列。事件循环不断检查队列,按规则取出任务执行。2.核心区别(1)任务队列类型不同浏览器Node.js宏任务(Macrotask):•script(整体代码)•setTimeout/setInterval•DOM事件回调(如点击)•requestAnimat
- 技术开发全流程管理:涵盖天线系统的仿真建模(HFSS/CST等)、原型设计、调试优化(网络分析仪/暗室测试)到量产导入(LDS工艺识别),需主导技术文档编写(设计规范/测试报告)。
百态老人
网络设计规范
以下是针对天线系统技术开发全流程管理的完整解析,涵盖仿真建模、原型设计、调试优化、量产导入及技术文档编写五大环节,结合行业实践与资料核心信息进行系统阐述:一、仿真建模(HFSS/CST)1.软件选择与算法差异HFSS:基于有限元法(FEM),擅长电小尺寸、窄带天线设计(如微带天线、滤波电路),可精确计算辐射方向图、增益、S参数等。其自适应网格技术确保高精度,但计算资源消耗大,不适于电大尺寸模型。C
- 使用 Xinference 命令行工具(xinference launch)部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
Linux服务器技术人工智能AI软件开发技术实战专栏ocr
使用Xinference命令行工具(xinferencelaunch)部署Nanonets-OCR-s一、核心优势与适用场景通过xinferencelaunch命令可直接在命令行完成模型部署,无需编写Python代码,适合快速验证或生产环境批量部署。二、部署步骤:从命令行启动模型1.确认环境与依赖已安装Xinference:pipinstall"xinference[all]"GPU显存≥9GB(
- Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询
没刮胡子
软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
在现代应用开发中,将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP(可能指MySQL连接池或相关组件)实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架,它提供了:与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
- AingDesk开源免费的本地 AI 模型管理工具(搭建和调用MCP)
没刮胡子
Linux服务器技术软件开发技术实战专栏人工智能AI开源人工智能AI助手mcpsse知识库智能体
说明AingDesk是一款开源免费的本地AI模型管理工具,旨在简化AI模型部署流程并提升用户体验。AingDesk支持本地AI模型及API+知识库搭建。支持知识库、模型API、分享、联网搜索、智能体。✨产品亮点跨平台支持客户端支持Windows、macOS,服务端可通过Docker部署高效下载与网络优化自动选择最优下载线路,支持断点续传,提升大模型部署速度兼容OpenAIAPI格式,方便第三方模型
- MiniMax - M1:开源大模型的革命性突破
开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下,大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势,逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型,一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能,为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
- ss928v100模型的导出、量化和转换
yunken28
python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释:format="onnx"指
- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
vvvdg
深度学习pytorch人工智能
训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- Scikit-learn:机器学习的「万能工具箱」
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景:让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**:-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化(MATLAB/C++主导)-企业应用门槛极高>**破局者**:DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目,**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学:一致性
- Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用
Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者:本人是一名县级融媒体中心的工程师,多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展,文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分,尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具,该工具结合了现代文本处理和语
- Serverless架构下的持续交付实践
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Serverless架构下的持续交付实践关键词:Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要:本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识,接着解释了相关核心概念及其关系,详细阐述了核心算法原理与操作步骤,通过数学模型加深理解,结合实际项目案例展示了代码实现与解读,探讨了实际应用场景,推荐了相关工具
- 【大模型】Transformer架构完全解读:从“盲人摸象“到“通晓万物“的AI进化论
全栈追梦人
大模型#提示工程transformer架构深度学习
Transformer架构完全解读:从"盲人摸象"到"通晓万物"的AI进化论——一位大模型探索者的技术日记☕第一章:为什么说Transformer是AI界的"蒸汽机革命"?1.1从RNN到Transformer:一场效率革命场景:咖啡厅里两位开发者的对话实习生小雨:“学长,为什么现在都用Transformer?RNN不是也能处理文本吗?”资深工程师老张:(掏出纸巾画图)“想象RNN是个严格的图书管
- 非结构化数据真“野”?聊聊AI处理它时踩过的那些坑
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非结构化数据真“野”?聊聊AI处理它时踩过的那些坑在AI圈子里有一句“老话”:真正的世界,是非结构化的。图像、音频、视频、文本、传感器原始数据……这些在数据库里没个字段、没个主键的家伙,占据了全世界80%以上的数据量。咱们都喜欢说“数据是新时代的石油”,但很少人说:非结构化数据,就是粘稠未提炼的原油——处理它,才是最累的活。这篇文章,我不想跟你讲那些“炫技”的论文和模型,而是从一个一线AI工程师的
- Python实例题:基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求:实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能:使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能(准确率、混淆矩阵等)添加用户交互界面,允许用户绘制数字并进行识别。解题思路:使用sklearn加载MNIST数据
- Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略
Echo_Wish
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Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶,大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等,背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为,甚至实时做出决策。可是,跑在车上的这些模型不仅要精准,还得轻量、实时、稳定,这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天,咱们就从Python开发者的视角,聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
- 推荐算法特征工程实战:用户与物料动态画像构建指南
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在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- AI日报-20250627:谷歌Gemma 3n发布,百亿参数只需2G内存!荣耀启动IPO冲刺2000亿估值!
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1、黑马FLUX.1-Kontext开源!文本一键PS超越GPT-image-1,AI修图新标杆2、谷歌Gemma3n震撼发布:2G内存跑100亿参数多模态模型,端侧AI迎来革命!3、90后清华博士打造AI厨师!获数千万融资,拿下全国首张机器人食品经营证4、蚂蚁CGM代码图模型震撼开源:44%修复率登顶SWE-Bench,碾压所有开源模型5、快手Keye-VL大模型震撼开源!视频理解能力秒杀人类,
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AI绘画背后的技术:StableDiffusion原理详解与实战关键词:StableDiffusion、扩散模型、AI绘画、潜在空间、文本生成图像摘要:本文将带你揭开AI绘画“魔法”背后的核心技术——StableDiffusion的神秘面纱。我们会用“给小学生讲故事”的方式,从生活中的例子出发,逐步解释扩散模型的底层逻辑、StableDiffusion的关键创新,并用Python代码实战演示如何生
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- Trae CN
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️技术实现深度架构设计采用微内核+插件化架构,核心引擎仅占15MB内存,通过RPC调用云侧AI模型(响应延迟约800ms)。本地缓存最近3次生成代码的AST结构,支持离线基础编辑。模型协同机制豆包1.5Pro负责需求语义解析,DeepSeek-R1生成代码骨架,DeepSeek-V3进行风格优化。三模型并行推理,最终由规则引擎校验API兼容性(如微信SDK版本匹配)。性能实测数据场景响应时间代码通
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2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- 量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用
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量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词:量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要:本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一,三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始,详细讲解其数学表达和
- Flutter基础(项目1结构)
123lib/├──api/#网络请求层├──common/#公共类、常量、工具函数├──models/#数据模型├──providers/#状态管理(Provider/Riverpod)├──routes/#⭐路由集中管理(核心)│└──app_routes.dart#路由配置入口├──views/#⭐页面文件(一个页面一个.dart)│├──home_page.dart│├──detail_p
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本